"Des recherches pratiques révèlent que la sexualité peut être déterminée par la longueur des doigts des gens" était un titre récent basé sur une étude évaluée par des pairs réalisée par des chercheurs respectés de l'Université d'Essex publiée dans les Archives of Sexual Behavior, la principale publication savante dans le domaine de la sexualité humaine.

Et, à mon œil averti en statistiques, c'est un tas de foutaises.

Juste au moment où il semble que les consommateurs d'actualités s'inquiètent - n'oubliez pas de demander si la science est « évaluée par des pairs, " la taille de l'échantillon est suffisamment grande ou la personne qui a financé le travail - le long de l'histoire vient un coup de poing. Dans ce cas, le rapide se présente sous la forme d'intervalles de confiance, un sujet statistique qu'aucun profane ne devrait vraiment avoir à parcourir pour comprendre un article de presse.

Mais, malheureusement pour tous ceux qui détestent les nombres, si tu ne veux pas te laisser berner par des essoufflés, des recherches surfaites ou sans valeur, nous devons parler de quelques principes statistiques qui pourraient encore vous faire trébucher, même lorsque toutes les cases « recherche légitime » sont cochées.

Quel est mon vrai risque ?

L'un des titres les plus déprimants que j'aie jamais lu était "Une étude de huit ans révèle que les gros mangeurs de frites ont 'double' le risque de mort." "Pouah, " J'ai dit à voix haute, en sirotant mon verre de vin rouge avec un gros panier de frites parfaitement dorées devant moi. Vraiment?

Bien, Oui, c'est vrai selon une étude évaluée par des pairs publiée dans le Journal américain de nutrition clinique . Manger des frites double votre risque de décès. Mais, combien de frites, et de plus, quel était mon risque initial de décès?

L'étude indique que si vous mangez des pommes de terre frites trois fois par semaine ou plus, vous doublerez votre risque de décès. Prenons donc une personne moyenne dans cette étude :un homme de 60 ans. Quel est son risque de mort, quel que soit le nombre de frites qu'il mange ? Un pourcent. Cela signifie que si vous alignez 100 hommes de 60 ans, au moins l'un d'entre eux mourra l'année prochaine simplement parce qu'il est un homme de 60 ans.

Maintenant, si tous ces 100 hommes mangent des pommes de terre frites au moins trois fois par semaine pendant toute leur vie, Oui, leur risque de décès double. Mais qu'est-ce que 1 pour cent doublé? Deux pour cent. Alors au lieu qu'un de ces 100 hommes meure au cours de l'année, deux d'entre eux le feront. Et ils peuvent manger des pommes de terre frites trois fois par semaine ou plus pendant toute leur vie – cela ressemble à un risque que je suis prêt à prendre.

Il s'agit d'un concept statistique appelé risque relatif. Si le risque de contracter une maladie est de 1 sur un milliard, même si vous quadruplez votre risque de redescendre avec, votre risque n'est toujours que de 4 sur un milliard. Ça n'arrivera pas.

Donc, la prochaine fois que vous constatez une augmentation ou une diminution du risque, la première question que vous devriez poser est « une augmentation ou une diminution du risque par rapport à quel risque initial ».

Plus, comme moi, ces hommes auraient-ils pu savourer un verre de vin ou une pinte de bière avec leurs pommes de terre frites ? Est-ce que quelque chose d'autre aurait pu être le coupable ?

Manger du fromage avant de se coucher équivaut à mourir de draps emmêlés ?

Les coffrets bébé sont devenus un cadeau tendance offert par l'État aux nouveaux parents, destiné à fournir aux nouveau-nés un endroit sûr pour dormir. L'initiative est née d'un effort finlandais lancé à la fin des années 1930 pour réduire les décès liés au sommeil chez les nourrissons. La boîte en carton contient quelques indispensables :des couches, lingettes pour bébés, une combinaison, coussinets d'allaitement et ainsi de suite.

Le taux de mortalité infantile en Finlande a diminué à un rythme rapide avec l'introduction de ces boîtes pour bébés, et le pays a maintenant l'un des taux de mortalité infantile les plus bas au monde. Il est donc logique de supposer que ces boîtes à bébés ont fait baisser le taux de mortalité infantile.

Mais devinez ce qui a aussi changé ? Soins prénatals. Pour bénéficier de la box bébé, une femme devait se rendre dans des dispensaires dès les quatre premiers mois de sa grossesse.

En 1944, 31 pour cent des mères finlandaises ont reçu une éducation prénatale. En 1945, il avait bondi à 86 pour cent. La boîte à bébé n'était pas responsable du changement des taux de mortalité infantile; plutôt, c'était l'éducation et les premiers bilans de santé.

Il s'agit d'un cas classique où la corrélation n'est pas la même chose que la causalité. L'introduction des boîtes pour bébés et la baisse des taux de mortalité infantile sont liées mais l'une n'a pas causé l'autre.

Cependant, ce petit fait n'a pas empêché les entreprises de babybox d'apparaître à gauche, à droite et au centre, vendant des choses comme le "Baby Box Bundle:Finland Original" pour seulement 449,99 $ US. Et les États américains utilisent l'argent des contribuables pour distribuer une version aux nouvelles mères.

Ainsi, la prochaine fois que vous verrez un lien ou une association - comme la façon dont manger du fromage est lié à la mort en s'empêtrant dans vos draps - vous devriez demander "Qu'est-ce qui pourrait causer cela d'autre?"

Lorsque la marge d'erreur est plus grande que l'effet

Des chiffres récents du Bureau of Labor Statistics montrent que le chômage national est passé de 3,9% en août à 3,7% en septembre. Lors de la compilation de ces chiffres, le bureau ne demande évidemment pas à tout le monde s'il a un emploi ou non. Il interroge un petit échantillon de la population, puis généralise le taux de chômage de ce groupe à l'ensemble des États-Unis.

Cela signifie que le niveau officiel de chômage à un moment donné est une estimation - une bonne estimation, mais encore une supposition. Cette « erreur plus ou moins » est définie par ce que les statisticiens appellent un intervalle de confiance.

Ce que les données disent en réalité, c'est qu'il semble que le nombre de chômeurs à l'échelle nationale ait diminué de 270, 000 – mais avec une marge d'erreur, tel que défini par l'intervalle de confiance, de plus ou moins 263, 000. Il est plus facile d'annoncer un seul numéro comme 270, 000. Mais l'échantillonnage s'accompagne toujours d'une marge d'erreur et il est plus précis de considérer cette estimation unique comme une plage. Dans ce cas, les statisticiens pensent que le nombre réel de chômeurs a diminué quelque part entre seulement 7 000 sur le bas de gamme et 533, 000 sur le haut de gamme.

C'est le même problème qui s'est produit avec l'étude de la sexualité définissant la longueur du doigt - l'erreur positive ou négative associée à ces estimations peut simplement annuler toute certitude dans les résultats.

L'exemple le plus évident d'intervalles de confiance qui rendent nos vies confuses est celui des sondages. Les sondeurs prélèvent un échantillon de la population, demander pour qui cet échantillon va voter, et en déduire ensuite ce que toute la population va faire le jour du scrutin. Quand les courses sont proches, l'erreur plus ou moins associée à leurs sondages de l'échantillon nie toute connaissance réelle de qui va gagner, rendre les courses "trop ​​proches pour être appelées".

Ainsi, la prochaine fois que vous verrez un chiffre concernant une population entière, alors qu'il aurait été impossible de demander à chaque personne ou de tester chaque sujet, vous devriez poser des questions sur l'erreur plus ou moins.

Connaissant ces trois aspects des erreurs statistiques, cela signifie-t-il que vous ne vous laisserez jamais berner ? Nan. Mais ils vous aideront certainement.

Cet article est republié à partir de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lire l'article original.